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摘要：本申请属于大数据领域，公开了一种基于Neo4j的异常用户处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。所述方法包括对获取到的用户数据进行用户特征提取；将提取到的用户特征输入到Neo4j算法中预测得到用户数据中具有相同属性标签的用户群体，作为异常用户群体；基于预设权重比例，根据异常用户群体中的用户数量、标定特征以及共同特征对异常用户群体进行评分；根据评分为异常用户群体生成对应的靶向标签，根据靶向标签对检测到的具有特定操作的异常用户群体进行处理。本申请还涉及区块链技术，所述用户数据还存储于区块链中。采用本方法为不同异常用户群验证体生成靶向标签，对其针对性的验证处理，解决了现有技术中对异常用户的处理不准确的技术问题。

主权项：1.一种基于Neo4j的异常用户处理方法，其特征在于，所述方法包括：对获取到的用户数据进行用户特征提取；将提取到的用户特征输入到Neo4j算法中进行预测，得到所述用户数据中具有相同属性标签的用户群体，作为异常用户群体；基于预设权重比例，根据所述异常用户群体中的用户数量、标定特征以及共同特征对所述异常用户群体进行评分；根据评分为异常用户群体生成对应的靶向标签，并根据所述靶向标签对检测到的具有特定操作的异常用户群体进行验证处理；所述标定特征包括至少一个用户行为特征，不同所述用户行为特征具有不同的运算优先级，所述基于预设权重比例，根据所述异常用户群体中的用户数量、标定特征以及共同特征对所述异常用户群体进行评分，包括：获取所述异常用户群体的用户数量，并根据第一预设评级分数和所述用户数量设定所述异常用户群体的第一评级分数，其中，所述用户数量是所述异常用户群体中异常用户的个数；获取所述异常用户群体中具有所述标定特征的异常用户的标定数量，根据所述标定特征的运算优先级确定所述异常用户群体的第二评级分数，其中，所述运算优先级是指示不同标定特征影响所述第二评级分数的优先程度；统计所述异常用户群体中具有所述共同特征的异常用户的共有数量，并根据所述共有数量以及第二预设评级分数确定所述异常用户群体的第三评级分数，其中，所述共有数量是所述异常用户群体中具有共同特征的异常用户的个数；按照所述预设权重比例联合所述第一评级分数、所述第二评级分数以及所述第三评级分数，得到所述异常用户群体的评分。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于Neo4j的异常用户处理方法、装置、计算机设备和介质